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EPS 7005 – Pesquisa Operacional

Prof. Sérgio F. Mayerle Depto. de Eng. de Produção e Sistemas

mayerle@eps.ufsc.br

www.eps.ufsc.br/~mayerle

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Histórico

II Guerra Mundial

• problemas complexos • envolvimento multidisciplinar de cientistas • desenvolvimento de técnicas matemáticas • eficiência e sucesso na área militar

Pós-guerra = Transferência de conhecimentos

• retorno dos cientistas para as universidades • adaptação e aplicação das técnicas em atividades

econômicas • PO = Vantagem Competitiva

Década de 50

• 1952 - Operations Research Society of America • 1953 - The Institute of Management Sciences (TIMS) • primeiras publicações = Operations Research e

Management Sciences • modelos padronizados = generalização da PO

Década de 60

• computadores = resolução de problemas grandes e complexos

• introdução da PO como disciplina nas universidades • cursos de pós-graduação (M.Sc. e Ph.D.)

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Atualmente

• IFORS - International Federation of Operations Research Society

• ALAIO - Associación Latino Americana de Investigación Operativa

• SOBRAPO - Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional

• congressos, simpósios: planejamento da produção, planejamento urbano e regional, transportes, turismo, energia, telecomunicações, informática, educação, esportes, saúde, justiça

Definição de PO

Histórica

"É um conjunto de problemas, técnicas de resolução e soluções, com características bem definidas, acumuladas sob o termo PO ao longo dos últimos 60 anos".

Filosófica

"Pesquisa Operacional é o conjunto de conhecimentos relacionados com o processo científico de tomada de decisão, aplicados no projeto e operação de sistemas homem-máquina, em um ambiente com recursos restritos".

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Modelos em PO

Modelo

• representação simplificada do sistema real • representação idealizada do sistema real • nenhum modelo é perfeitamente igual ao sistema real • uso do modelo = economia de tempo, dinheiro e

recursos

Formulação

• liberdade • arbitrariedade • coerência

Dedução

• uso de técnicas dependentes do modelo formulado • rigor matemático e precisão • uso de computadores

Interpretação

• julgamento humano • reavaliação do modelo

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Abordagem da PO

Sistema Real

Modelo

Solução Real

Solução do Modelo

Formulação

Interpretação

DeduçãoAbordagem Direta

Validação de Modelos

Aspectos a considerar

• não existe modelo perfeito • não existe um critério absoluto de verificação de

modelos • não se pode "provar" ou "verificar" o modelo

Validar o modelo

• adquirir a convicção de que o modelo é útil para aquilo a que foi proposto

• convencer o usuário de que os resultados são úteis dentro de um determinado contexto

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Princípios de Modelagem

• Construir modelos simples sempre que possível. • Evitar a construção de modelos ajustados a uma

técnica de solução previamente definida. • Conduzir a fase de dedução com o máximo rigor. • Validar o modelo a priori em relação a implementação. • Não confiar cegamente no resultado do modelo. • Cada problema requer um modelo específico. • Não sobrevalorizar o modelo diante do usuário. • Envolver o usuário no processo de desenvolvimento e

validação do modelo. • Os resultados nunca são melhores que os dados. • Modelos não substituem tomadores de decisão.